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LSTM
深度学习——LSTM解决分类问题
深度学习——LSTM解决分类问题
2023-07-16 16:37
阅读数 25
LSTM 长短期记忆循环神经网络(学习笔记)
LSTM 长短期记忆递归神经网络1.LSTM 定义LSTM 全称是Long Short Term Memory (长短期记忆),是RNN的一种。基本一般情况下使用RNN都是使用LSTM,最基础的RNN存在一些问题,LSTM的效果更好。最基础版本的RNN每一时刻的隐藏层不仅由该时刻的输入决定,...
2022-04-29 21:07
阅读数 64
tensorflow2.0用LSTM实现MNIST手写数字数据集分类
一般来说,用CNN来进行图像分类任务可以获得很高的准确率,而LSTM一般用于自然语言处理方面,但是,用LSTM也是可以实现图像分类并得到较高准确率的。代码如下:import tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasfrom tensorf...
2022-04-07 10:45
阅读数 110
基于LSTM算法的股票预测详解
一、需求给定几个已知的股市因素(开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额)及各因素对应的大量数据,训练一个该股票的涨跌趋势的预测模型。并在给定的测试数据的条件下求出接下来的涨跌趋势。即得到下图中的label值。-1代表跌、1代表涨。二、分析1、LSTM简单介绍LSTM这个算法是专门训练有时间序列...
2021-05-25 15:34
阅读数 287
对文本进行分类方法python_pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
model.py:#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import torchfrom torch import nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variableimport torch....
2021-01-30 19:32
阅读数 72
lstm预测模型_使用LSTM预测股票价格
在本文中,我们将使用神经网络,特别是LSTM模型来预测时间序列数据的行为。需要解决的问题是经典的股市预测。所有使用的数据和代码都可以私信我。虽然这是一个老问题,但直到今天仍未解决。事实很简单:股价是由几个因素决定的,历史股价只是其中的一小部分。因此,预测价格行为是一个非常棘手的问题。摘要首先,...
2020-11-23 21:14
阅读数 112
RNN,LSTM,GRU实现股票预测
1. RNN实现股票预测数据源:使用tushare模块下载的SH600519贵州茅台的日k线数据,只用该数据的C列数据,用连续60天的开盘价预测第61天的开盘价。源码:p37_tushare.pyimport tushare as tsimport matplotlib.pyplot as p...
2020-05-28 18:09
阅读数 404
Pytorch_LSTM与GRU
RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时,常遇到梯度消失gradient vanishing和梯度爆炸gradient explosion问题。RNN的缺点RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络,全连接网络和卷积网络每一层有不同参数,而RNN 的每个处理单...
2019-12-11 14:18
阅读数 30
PyTorch中的循环神经网络(RNN+LSTM+GRU)
一、RNN网络1、Pytorch中的RNN参数详解rnn = nn.RNN(*arg,**kwargs)(1)input_size:输入xtx_txt的维度(2)hidden_size:输出hth_tht的维度(3)num_layers:网络的层数,默认为1层(4)nonlinearity...
2019-11-23 15:04
阅读数 78
matlab LSTM序列分类的官方示例
matlab版本是2018b及其以上。%%%加载序列数据%数据描述:总共270组训练样本共分为9类,每组训练样本的训练样个数不等,每个训练训练样本由12个特征向量组成,[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;%数据可视化figureplot(XTra...
2019-10-24 18:37
阅读数 97
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